マリの綿花農家、買い手のデータで保険の偽陰性を削減

指数保険は、地域の収量指数または気象指数が凶作の閾値を超えると自動的に支払いを行い、個々の農家の損失を検証するコストと不正のリスクを回避する。しかし、粗い地域指数は、特定の村の収量が崩壊していても平常に近いままであり得るため、実際に損失を被った農家が支払いを受け取れない。これは基底リスクと呼ばれる偽陰性の失敗であり、開発機関が長年熱意を注いできたにもかかわらず、指数保険が加入者を集めるのに苦戦する最大の理由である。

標準的な解決策、すなわち指数を村レベルまで細分化することは、指導者ら自身が提案したものだが、指数保険が避けようとしている問題を再び呼び込む。20〜30世帯が緊密に結びついた村の協同組合は、収量を過少申告したり、支払いを引き起こすために意図的に作物を管理不全にしたりする共謀を行う可能性が十分にあり、その規模では保険会社が受け入れられないモラルハザードのリスクとなる。

買い手が既に保有する村の収量記録をトリガーとして用い、地域指数を共謀のチェックとして併用することで、追加コストなしに偽陰性を45%から7%に削減した。

村レベルのトリガーは、地域平均では薄まってしまう地域的な損失を捉える。

地域レベルの監査チェックは、少数の世帯では10村の平均を動かせないため、共謀を阻止する。

両方のデータポイントは買い手の記録にすでに存在していたため、この修正には追加コストがかからなかった。

偽陰性の低下が信頼を築き、比較可能なパイロット事業では加入率が5%から30%に向上した。

誤差を減らすために新しいデータの取得に費用をかける前に、より細かい粒度のシグナルが自らの記録にすでに存在しないか確認し、それを粗いシグナルと組み合わせて、粗いシグナルが見逃すケースを捉えるようにする。

2つの指数を組み合わせた設計により、実際の損失を被った村が支払いを受け取れない確率、すなわち偽陰性の確率は、従来の単一尺度のZPA契約では45%だったものが、同じ保険料率でわずか7%に低下した。